基于多特征融合的网络媒体综合检索

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1、ADisertationSubmitedtoZhejiangUn"ers’tvfortheDegreofUn1vers1eretVMasterofEngineering⑧TITLE：堕金b丛金鱼至垒I旦主皇g!垒主金鱼基皇主!至皇∑垒羔垦垒§金鱼Qn丛望!主iQ!皇E皇垒主望!金星堕§至Q垒Author：Suoerv。；or：Prof．WeiBaogangWeiUPervlsorroe1oge1：．Subject：College：SubmittedDate：1／5／2013浙江大学研究生学位论文独创性葡褊Ⅲ舢删。川川

2、⋯o洲Y2281463本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得浙江大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解逝姿太堂有权保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权逝婆盘堂可以将学位论文的全部或

3、部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月曰浙江大学硕士学位论文摘要信息时代，万物数字化，互联网呈几何级发展态势，特别是网络媒体(WebMedia)发展迅猛。互联网的发展离不开数据的发展，这种发展不仅体现在数据规模急剧膨胀上，也体现在数据结构日益复杂上：从传统的单一文本模态向多种模态交错融合发展。面对数量巨大，结构复杂的多模态数据，传统的信息检索技术已经不能满足新形势的需求

4、。如何合理有效的处理海量数据信息，如何从多模态数据中精确高效的匹配出相关资源成为亟待解决的问题。本文从传统信息检索技术出发，研究了单模态、多模态多媒体检索技术的发展与现状。通过整合现今成熟有效的多媒体分析索引方法、融合算法、结果合并算法，本文提出了一种基于多特征后融合的检索框架。该框架的主要思想是分别分析各模态数据特征，根据各模态索引信息并行检索，加权合并结果集。为了更好的处理规模庞大的结果集，该框架引入TrlTA合并算法，以部分合并精准率换取高效的检索速度。该框架以D．Ocean项目(编号：2010ZX01042．

5、002—003)为依托进行了算法集成，并在实际应用中进行了测试和展示。实验证明：相比单模态检索方法，综合框架有更好的检索效果。另外，针对社会媒体海量的多模态数据，本文提出了一种基于多特征前融合建模的检索框架。该框架采用两次聚类的多特征融合方法，其主要思想是先分别对各模态数据进行特征分析，进行一次聚类，然后根据模态数据间的共生概率关系进行二次聚类。该框架兼顾了各模态自身的特性和模态间的关联性，提高了检索质量，并通过建立Lucene索引加快了检索速度。实验证明：相比基于CCA的前融合检索方法，该框架有更好的检索效果。关键

6、词：海量数据多特征融合综合检索浙江大学硕士学位论文AbstractWiththeexponentialgrowthofInternetdevelopmentin21stcentury,allthingsaredigitalizedasdata．Thedramaticdevelopmentbringsnotonlythesharpexpansionofdatascale，butalsothecomplexityofdatastructure，whichtendsfromtheoriginalsingletextmoda

7、litytothefusionofmultiplemodalities．Traditionalinformationretrievalmethodscannotmeetrapidlychangingdemand．Howtodealwithlargescaledataeffectivelyandhowtogetusefulinformationfrommulti—modaldataaccuratelyandefficientlyhavebecomeanurgentproblem．Thispaperstartswitht

8、heintroductionoftraditionalinformationretrievaltechnologyandthenexplorestheissueswiththedevelopmentandpresentsituationofmulti—modalmultimediaretrievaltechnologyindetail．With